Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Rekayasa Hijau Infotronik : Jurnal Teknologi Informasi dan Elektronika
BARMAWI, MIRA MUSRINI
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Earth & Planetary Sciences Electrical & Electronics Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
IMPLEMENTASI ALGORITMA FAST FOURIER TRANSFORM PADA MONITOR GETARAN UNTUK ANALISIS KESEHATAN JEMBATAN Fatah, Ahmad; Ungkawa, Uung; Barmawi, Mira Musrini
Jurnal Teknologi Informasi dan Elektronika (INFOTRONIK) Vol 5, No 2 (2020): Vol 5 No 2 Tahun 2020
Publisher : Universitas Sangga Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32897/infotronik.2020.5.2.414

Abstract

Jembatan merupakan bagian yang penting dalam suatu sistem jaringan jalan, karena pengaruhnya yang signifikan bila jembatan itu runtuh atau tidak berfungsi dengan baik, maka keruntuhan jembatan akan mengganggu kelancaran transportasi orang dan barang. Sistem monitor dikembangkan untuk dapat mengetahui kondisi struktur jembatan agar dapat mengantisipasi kegagalan struktur. Dimana dari hasil monitor ini akan dihasilkan data ferekuensi alami, tekanan beban dan lendutan. Data akselerasi Sumbu x,y,dan z akan diolah dengan algoritma Fast Fourier Transform (FFT), kemudian data ferekuensi yang telah diolah akan menghasilkan ferekuensi alami jembatan. Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa monitoring getaran jembatan dapat ditampilkan dengan  data akselerasi sumbu X, Y dan Z maupun FFT. Dengan beban 6 KG didapat akselerasi Sumbu x = 1.29, Y = 0.73 dan  Z = 13.39, Ferkunesi Dasar X = 1.82, Y = 1.03  dan Z = 18.93. Untuk parameter lendutan dengan akurasi 99.66%, dengan beban 6Kg didapat Rata-rata error sebesar 11 mm (millimeter) dengan rata-rata persentase error sebesar 0.0396%. untuk parameter Teakann berat dengan akurasi 99,534% , dengan beban 6 Kg didapat Rata-rata persentasi error sebesar 0.1821 Kg dengan persentase error tertinggi  sebesar 0.4566%.  Kesimpulan yang didapatkan dari hasil penilitian bahwa setiap sensor untuk mengitung parameter kesehatan pada purwarupa Jembatan dengan bentang 65cm dari aspek getaran tergolong pada nilai kondisi baik dengan nilai getaran 1,82 Hz. Ditinjau dari aspek lendutandengan beban muatan 6KG, jembatan tidak baik, karena memiliki rata-rata lendutan adalah 10 mm atau 1 cm, dengan batas maksimal 0,65 cm. 
Optimasi Bundling Produk Toko Roti berbasis Waktu menggunakan Algoritma FP-Growth Fahrudin, Nur Fitrianti; Maulana, Rifki; Barmawi, Mira Musrini
Rekayasa Hijau : Jurnal Teknologi Ramah Lingkungan Vol 8, No 3 (2024)
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/jrh.v8i3.297-308

Abstract

AbstrakPenelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi penggunaan teknik asosiasi untuk mengidentifikasi pola tersembunyi dalam data transaksi penjualan. Analisis pola pembelian pelanggan  yang terkandung dalam sebuah data transaksi dilakukan pada dataset milik sebuah Toko Roti. Dataset memiliki atribut utama seperti nomor transaksi, item, kemudian variabel waktu  seperti daytime, daypart dan daytype.  Guna memaksimalkan hasil rekomendasi, dataset dibagi kedalam 6 bagian berdasarkan waktu pembelian dengan memanfaatkan atribut DayPart dan DayType. Selanjutnya algoritma FP-Growth dipilih karena kemampuannya  mengidentifikasi sekumpulan item yang sering muncul dalam database transaksional dengan efisiensi tinggi.  Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, penelitian ini merekomendasikan 6 rules yang diambil masing -masing dataset. Aturan-aturan yang dihasilkan ini nantinya dapat digunakan sebagai rekomendasi bundling produk pada waktu tertentu.  Untuk mendapatkan rule yang kuat dalam data transaksi toko roti dimasukkan nilai minimum support berkisar diantara 0.02 (20%) – 0.06 (60%) dan nilai minimum confidence diantara 0.03 (30%) – 0.06 (60%) semua rules yang di diperoleh memiliki nilai nilai lift ratio lebih dari 1 yang menunjukkan adanya korelasi dan manfaat dari rules tersebut. Penentuan nilai minimum support dan confidence dipengaruhi dari jumlah transaksi yang terkandung pada setiap datasetKata kunci: Data Transaksi, Data Mining, Teknik Asosiasi, FP – Growth, Lift Ratio AbstractThis study aims to explore the use of association techniques to identify hidden patterns in sales transaction data. The analysis of customer purchasing patterns contained in transaction data is conducted using a dataset from a bakery. The dataset includes key attributes such as transaction number, item, and time-related variables such as daytime, daypart, and daytype. To maximize recommendation results, the dataset is divided into six segments based on purchase time using the DayPart and DayType attributes. The FP-Growth algorithm is selected due to its efficiency in identifying frequently occurring itemsets within transactional databases. Based on the conducted analysis, the study recommends six rules derived from each dataset segment. These rules can be used for product bundling recommendations at specific times. To obtain strong rules, the transaction data of the bakery includes a minimum support value ranging from 0.02 (20%) to 0.06 (60%) and a minimum confidence value ranging from 0.03 (30%) to 0.06 (60%). All obtained rules have lift ratios greater than 1, indicating a correlation and benefit of the rules. The determination of minimum support and confidence values is influenced by the number of transactions within each dataset.Keywords: Transaction Data, Data Mining, Association Techniques, FP – Growth, Lift Ratio.
Co-Authors Ahmad Fatah, Ahmad FAHRUDIN, NUR FITRIANTI Maulana, Rifki UNGKAWA, UUNG